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  <title>中·庸 - 斯人若彩虹，遇上方知有</title>
  


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      <h1 class="site-title">中·庸</h1>
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      <p class="site-subtitle" itemprop="description">斯人若彩虹，遇上方知有</p>
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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-block" lang="zh-CN">
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      <header class="post-header">
        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          
            <a href="/2018/11/26/Google搜索/" class="post-title-link" itemprop="url">Google搜索</a>
        </h2>

        <div class="post-meta">
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2018-11-26 17:08:58" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2018-11-26T17:08:58+08:00">2018-11-26</time>
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                </span>
                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2020-05-12 15:42:39" itemprop="dateModified" datetime="2020-05-12T15:42:39+08:00">2020-05-12</time>
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              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/搜索/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">搜索</span></a>
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        </div>
      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
          <p>搜索引擎使用whoosh，是一个纯python实现的全文搜索引擎，小巧简单</p>
<h3 id="元搜索引擎"><a href="#元搜索引擎" class="headerlink" title="元搜索引擎"></a>元搜索引擎</h3><p>自己没搜索引擎，又想要大规模的数据源，怎么办？可以对百度搜索和谷歌搜索善加利用，以小搏大，站在巨人的肩膀上。有很多的应用场景可以很巧妙地借助百度搜索和谷歌搜索来实现，比如网站的新闻采集，比如技术、品牌的新闻跟踪，比如知识库的收集，比如人机问答系统等，我之前做的一个准确率达百分之九十几的人机问答系统的数据源，其中一部分就是充分利用了百度搜索和谷歌搜索。<br><a href="https://www.moerats.com/archives/875/" target="_blank" rel="noopener">使用Searx搭建一个私人的搜索引擎平台</a></p>
<h3 id="元搜索引擎结果合成算法"><a href="#元搜索引擎结果合成算法" class="headerlink" title="元搜索引擎结果合成算法"></a>元搜索引擎结果合成算法</h3><p>（<a href="https://www.oschina.net/p/searx）" target="_blank" rel="noopener">https://www.oschina.net/p/searx）</a></p>
<p><a href="https://github.com/Bynil/sov2ex" target="_blank" rel="noopener">一个便捷的 V2EX 站内搜索引擎</a></p>
<p><strong>生活经验</strong></p>
<ul>
<li>百度搜号码归属地</li>
<li>time in NYC   </li>
</ul>
<p>总结：搜索的三个层次<br>利用搜索框输入关键词<br>掌握基本逻辑关系组配关键词，以及利用高级检索<br>利用指令（语法）检索</p>
<ul>
<li><p>“吉泽明步 intitle:在线 inurl:play”   限制关键词为网页title 和搜索范围限定url链接</p>
</li>
<li><p>英文”-“ 排除无关信息</p>
</li>
<li><p>site选项用于控制搜索结果所属的域名</p>
</li>
<li><p>define:搜索    //名词解释</p>
</li>
<li><p>*** filetype:pdf   // doc，xls，ppt，rtf，all<br>  简历.pdf</p>
</li>
<li><p>cache:url   //查看失效的网页历史</p>
</li>
</ul>
<h2 id="什么是IPFS："><a href="#什么是IPFS：" class="headerlink" title="什么是IPFS："></a>什么是IPFS：</h2><p>InterPlanetary File System ，缩写 IPFS，旨在创建持久且分布式存储和共享文件的网络传输协议，它是一种内容可寻址的对等超媒体分发协议。在IPFS网络中的节点将构成一个分布式文件系统。</p>
<p>原理用基于内容的地址替代基于域名的地址，也就是用户寻找的不是某个地址而是储存在某个地方的内容，不需要验证发送者的身份，而只需要验证内容的哈希，IPFS是点对点的超媒体协议，可以让网络更快、更安全、更开放。它是一个面向全球的、点对点的分布式版本文件系统。数据在IPFS上的存储都是以碎片的形式存储的，每个碎片的大小是256k，（最后的一个碎片如果不够256k，或文件整体大小小于256kb，将直接作为碎片处理，不再占用新的block）。网络中的节点会对你的碎片进行存储。当你检索数据时，会将所有碎片收集起来，通过文件管理系统按序组合碎片得到你的文件。<br>[<a href="https://kongyixueyuan.com/witbook/24/447]" target="_blank" rel="noopener">https://kongyixueyuan.com/witbook/24/447]</a></p>

      
    </div>

    
    
    
      <footer class="post-footer">
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  </article>
  
  
  

      
  
  
  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-block" lang="zh-CN">
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    </span>
      <header class="post-header">
        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          
            <a href="/2018/11/26/Scrapy/" class="post-title-link" itemprop="url">Scrapy框架</a>
        </h2>

        <div class="post-meta">
            <span class="post-meta-item">
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2018-11-26 17:08:58" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2018-11-26T17:08:58+08:00">2018-11-26</time>
            </span>
              <span class="post-meta-item">
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                </span>
                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2020-02-25 14:18:55" itemprop="dateModified" datetime="2020-02-25T14:18:55+08:00">2020-02-25</time>
              </span>
            <span class="post-meta-item">
              <span class="post-meta-item-icon">
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/scrapy/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">scrapy</span></a>
                </span>
                  ，
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/scrapy/爬虫/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">爬虫</span></a>
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            </span>

          

        </div>
      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
          <h2 id="经典爬虫框架："><a href="#经典爬虫框架：" class="headerlink" title="经典爬虫框架："></a>经典爬虫框架：</h2><pre><code>1. url 管理器：Scheduler调度器
    主要两个变量：已爬取url集合，未爬取集合；
    去重：内存去重；
          缓存数据库去重，布隆算法过滤

2. 下载器：</code></pre><p>logging模块：保存持久化日志信息</p>
<h2 id="scrapy框架-任务分离固定明确"><a href="#scrapy框架-任务分离固定明确" class="headerlink" title="scrapy框架: 任务分离固定明确"></a>scrapy框架: 任务分离固定明确</h2><blockquote>
<p>框架中数据流：request，response，item<br>item会内部返回给pipline 在管道间传递 ,先在settings中开启pipline<br>    Spider opened 开启</p>
</blockquote>
<p>scrapy shell url 进行快速调试<br>    scrapy check 检查代码是否有错误<br>    scrapy list列出所有可用的爬虫<br>    scrapy fetch url 源代码下载下来并显示出来</p>
<h3 id="spider主程序："><a href="#spider主程序：" class="headerlink" title="spider主程序："></a>spider主程序：</h3><ul>
<li><p>被继承的基类scrapy.Spider中:<br> 属性：</p>
<p> 方法：</p>
<ol>
<li><p>start_requests() 这个方法必须返回一个可迭代对象</p>
</li>
<li><p>parse(response)  默认的回调函数<br>  从生成器取尽第一部分的 request，然后再获取第二部分的 item，取到 item 了，就会放<br>  到对应的 pipeline处理；<br>   取尽之后，parse()⼯作结束，引擎再根据队列和 pipelines 中的内容去执⾏相<br>   应的操作；</p>
<ol start="8">
<li>程序在取得各个⻚⾯的 items 前，会先处理完之前所有的 request 队列⾥的请求<br>，然后再提取 items。</li>
<li>这⼀切的⼀切，Scrapy 引擎和调度器将负责到底。<br>yield 返回Request，dict None BaseItem </li>
</ol>
<ul>
<li>CrawlSpider类: 自动匹配响应的规律url，构造二次Request ，url自动修正[parse.urljoin()]；  定义rules匹配规则；  follow=True提取的url响应中继续跟进匹配；<br>   Rule(LinkExtractor(allow=re,restrict_css(),restrict_path()),callback=’parse’)<br>scrapy genspider -t crawl<br>使用场景：<br>   url规律能被正则或xpath匹配<br>   实现自动翻页<h3 id="settings："><a href="#settings：" class="headerlink" title="settings："></a>settings：</h3>LOG_LEVEL = “WARNING”  debug info  #设置scrapy日志等级<br>数据库初始化:<br>REDIS_URL = “redis://127.0.0.1:6379”</li>
</ul>
</li>
</ol>
</li>
</ul>
<h3 id="requests对象：scrapy-Request-类实例化"><a href="#requests对象：scrapy-Request-类实例化" class="headerlink" title="requests对象：scrapy.Request()类实例化"></a>requests对象：scrapy.Request()类实例化</h3><pre><code>- Request类常用参数：
    callback，
    dont_filter=True不过滤，默认对url去重
    meta:元数据字典 item{}，在不同解析函数中传递item数据  注意item层级多时 用deepcopy()防止同一引用污染。
    headers,
    cookies={} # cookies只能单独设置，不在headers

    priority=0，请求优先级

- scrapy post请求模拟登录:
    scrapy.FormRequest(url,formdata,callback) 

        # 自动从响应中找到form表单字段进行登录
        FormRequest.from_response(
            response,
            formdata,# 只需写user poassword 
            formid=None,
            formname=None,
        )</code></pre><h3 id="response对象："><a href="#response对象：" class="headerlink" title="response对象："></a>response对象：</h3><pre><code>    shell: 【response.加tab】
        res.body相当于res.content
        res.url 发起请求的url
        res.text
        res.meta{}
selector选中元素方法：xpath，css ，返回selector对象list

提取数据对象data属性：
extract()方法 序列化选中内容为Unicode 字符串 并返回字符串列表
extract_first():直接返回字符串</code></pre><h3 id="Item："><a href="#Item：" class="headerlink" title="Item："></a>Item：</h3><pre><code>初始化要爬取的Item类 实例化后为dict类型，以便为字段赋值</code></pre><h3 id="item-pipeline管道处理组件"><a href="#item-pipeline管道处理组件" class="headerlink" title="item pipeline管道处理组件:"></a>item pipeline管道处理组件:</h3><pre><code>必有process_item(self,item,spider)方法，必须返回item，以便继续处理

初始化数据库连接:
- open_spider(self,spider) # 相当于爬之前先开盖
- close_spider(self,spider)

- scrapy 保存信息的最简单的⽅法主要有四种，-o 输出指定格式的⽂件 【json csv xml jsonl】</code></pre><h3 id="中间件"><a href="#中间件" class="headerlink" title="中间件"></a>中间件</h3><ol>
<li><p>Downloader middleware： 用于修改request和response （ 代理池，UA库，）<br> process_request(request,spider)被调用</p>
<p> process_response(request, response, spider)</p>
<h2 id="process-exception-request-exception-spider"><a href="#process-exception-request-exception-spider" class="headerlink" title=" process_exception(request, exception, spider)"></a> process_exception(request, exception, spider)</h2> <!-- class RandomUserAgentMiddleware:
 def process_request(self, request, spider):
     ua = random.choice(spider.settings.get("USER_AGENT_LIST"))
     request.headers["User-Agent"] = ua

 class CheckUserAgent: # 检查ua
     def process_response(self, request, response, spider):
         # print(dir(response.request))
         print(request.headers["User-Agent"])
         return response -->
<ul>
<li><p>重写RandomUserAgentMiddlware：<br>from fake_useragent import UserAgent </p>
<h1 id="引入开源库"><a href="#引入开源库" class="headerlink" title="引入开源库"></a>引入开源库</h1><p>class RandomUserAgentMiddlware(object):</p>
<p>   def <strong>init</strong>(self, crawler):</p>
<pre><code>super(RandomUserAgentMiddlware, self).__init__()
self.ua = UserAgent()
#可读取在settings文件中的配置，来决定开源库ua执行的方法，默认是random，也可是ie、Firefox等等
self.ua_type = crawler.settings.get(&quot;RANDOM_UA_TYPE&quot;, &quot;random&quot;)</code></pre><p>   @classmethod<br>   def from_crawler(cls, crawler):</p>
<pre><code>return cls(crawler)</code></pre><p>   #更换用户代理逻辑在此方法中<br>   def process_request(self, request, spider):</p>
<pre><code>def get_ua():
    return getattr(self.ua, self.ua_type)

&lt;!-- print  get_ua()2 --&gt;
request.headers.setdefault(&apos;User-Agent&apos;, get_ua())</code></pre><p>添加代理：request.meta[‘proxy’] = </p>
</li>
</ul>
</li>
<li><p>Spider Middleware</p>
</li>
</ol>
<h3 id="异步加多线程"><a href="#异步加多线程" class="headerlink" title="异步加多线程"></a>异步加多线程</h3><h3 id="分布式爬虫-多台主机协同爬取"><a href="#分布式爬虫-多台主机协同爬取" class="headerlink" title="分布式爬虫-多台主机协同爬取"></a>分布式爬虫-多台主机协同爬取</h3><blockquote>
<p>爬取队列 Queue必须始终为一个，也就是共享爬取队列 ；这样才能保证 Scheduer 从队列里调度某个 Request 之后，其他Scheduler 不会重复调度此 Request ，就可以做到多个 Schduler 同步爬取 这就是分布式爬虫的基本雏形<br><strong>分布式架构</strong></p>
</blockquote>
<ol>
<li><p>维护爬取队列</p>
<p> Redis 支持的这几种数据结构存储各有优点：<br>列表有 lpush （） lpop （） rpush （） rpop （）方法，我们可以用它来实现先进先出式爬取队列，也可以实现先进后出栈式爬取队列<br>集合的元素是无序的且不重复的，这样我们可以非常方便地实现随机排序且不重复的爬取队列<br>有序集合带有分数表示，而 Scrapy的Request 也有优先级的控制，我们可以用它来实现带优先级调度的队列</p>
<p>我们需要根据具体爬虫的需求来灵活选择不同的队列</p>
</li>
<li><p>如何去重</p>
<blockquote>
<p>Scrapy 有自动去重，它的去重使用了 Python 中的集合，生成哈希指纹（忽略request headers）<br>scrapy单个Request队列放在内存中<br>分布式去重则把各个主机的request都存在一个redis数据库集合中，由此判断去重</p>
</blockquote>
</li>
<li><p>防止中断，断点续爬</p>
<p>保存队列在本地<br>scrapy crawl spider -s JOB_DIR=crawls/spider</p>
</li>
</ol>
<h3 id="RedisSpider"><a href="#RedisSpider" class="headerlink" title="RedisSpider()"></a>RedisSpider()</h3><p>部分修改<br>from scrapy_redis.spiders import RedisSpider<br>redis_key=”” #带爬取队列,从中读取start_url</p>
<p>自定义request:<br>    def make_request_from_data(self, data): # RedisSpider内置方法,data来自redis<br>    def start_requests(self):</p>
<h1 id="redis-cli"><a href="#redis-cli" class="headerlink" title="redis-cli:"></a>redis-cli:</h1><p>keys *<br>lpush key_name url</p>

      
    </div>

    
    
    
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      <meta itemprop="name" content="zhiheng">
      <meta itemprop="description" content="programming and life">
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      <header class="post-header">
        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          
            <a href="/2018/11/26/es-note/" class="post-title-link" itemprop="url">python操作es</a>
        </h2>

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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

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                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2019-10-14 20:37:10" itemprop="dateModified" datetime="2019-10-14T20:37:10+08:00">2019-10-14</time>
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                  <a href="/categories/搜索/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">搜索</span></a>
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
          <h2 id="es"><a href="#es" class="headerlink" title="es:"></a>es:</h2><ul>
<li><p>集群(Cluster)：集群是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。</p>
</li>
<li><p>节点（Node）：节点是作为集群一部分的单个服务器，存储数据并参与群集的索引和搜索功能。</p>
</li>
<li><p>索引（Index）：索引是具有某些类似特征的文档集合。索引由名称标识（必须全部小写），此名称用于在对其中的文档执行索引，搜索，更新和删除操作时引用索引。 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。</p>
</li>
<li><p>文档（Document）：文档是可以编制索引的基本信息单元。Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。Document 使用 JSON 格式表示，同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。</p>
</li>
<li><p>分片和副本（Shards &amp; Replicas）：索引可能存储大量可能超过单个节点的硬件限制的数据。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引细分为多个称为分片的功能。创建索引时，只需定义所需的分片数即可。每个分片本身都是一个功能齐全且独立的“索引”，可以托管在集群中的任何节点上。</p>
</li>
<li><p>副本集很重要：它在分片/节点发生故障时提供高可用性。它允许您扩展搜索量/吞吐量，因为可以在所有副本上并行执行搜索。默认情况下，Elasticsearch中的每个索引都分配了5个主分片和1个副本，这意味着如果群集中至少有两个节点，则索引将包含5个主分片和另外5个副本分片（1个完整副本），总计为每个索引10个分片。</p>
</li>
</ul>
<p><img src="https://github.com/bainingchao/imgurl/blob/master/2%20ES/2.png?raw=true" alt="es 与 关系型数据库"></p>
<h3 id="核心模块"><a href="#核心模块" class="headerlink" title="核心模块"></a>核心模块</h3><ul>
<li>analysis：主要负责词法分析及语言处理，也就是我们常说的分词，通过该模块可最终形成存储或者搜索的最小单元 Term。</li>
<li>index 模块：主要负责索引的创建工作。</li>
<li>store 模块：主要负责索引的读写，主要是对文件的一些操作，其主要目的是抽象出和平台文件系统无关的存储。</li>
<li>queryParser 模块：主要负责语法分析，把我们的查询语句生成 Lucene 底层可以识别的条件。</li>
<li>search 模块：主要负责对索引的搜索工作。</li>
<li>similarity 模块：主要负责相关性打分和排序的实现。<h3 id="检索方式"><a href="#检索方式" class="headerlink" title="检索方式"></a>检索方式</h3></li>
</ul>
<p>（1）单个词查询：指对一个 Term 进行查询。比如，若要查找包含字符串“Lucene”的文档，则只需在词典中找到 Term“Lucene”，再获得在倒排表中对应的文档链表即可。</p>
<p>（2）AND：指对多个集合求交集。比如，若要查找既包含字符串“Lucene”又包含字符串“Solr”的文档，则查找步骤如下：在词典中找到 Term “Lucene”，得到“Lucene”对应的文档链表。在词典中找到 Term “Solr”，得到“Solr”对应的文档链表。合并链表，对两个文档链表做交集运算，合并后的结果既包含“Lucene”也包含“Solr”。</p>
<p>（3） OR：指多个集合求并集。比如，若要查找包含字符串“Luence”或者包含字符串“Solr”的文档，则查找步骤如下：在词典中找到 Term “Lucene”，得到“Lucene”对应的文档链表。在词典中找到 Term “Solr”，得到“Solr”对应的文档链表。合并链表，对两个文档链表做并集运算，合并后的结果包含“Lucene”或者包含“Solr”。</p>
<p>（4）NOT：指对多个集合求差集。比如，若要查找包含字符串“Solr”但不包含字符串“Lucene”的文档，则查找步骤如下：在词典中找到 Term “Lucene”，得到“Lucene”对应的文档链表。在词典中找到 Term “Solr”，得到“Solr”对应的文档链表。合并链表，对两个文档链表做差集运算，用包含“Solr”的文档集减去包含“Lucene”的文档集，运算后的结果就是包含“Solr”但不包含“Lucene”。</p>
<p>通过上述四种查询方式，我们不难发现，由于 Lucene 是以倒排表的形式存储的。所以在 Lucene 的查找过程中只需在词典中找到这些 Term，根据 Term 获得文档链表，然后根据具体的查询条件对链表进行交、并、差等操作，就可以准确地查到我们想要的结果。相对于在关系型数据库中的“Like”查找要做全表扫描来说，这种思路是非常高效的。虽然在索引创建时要做很多工作，但这种一次生成、多次使用的思路也是很高明的。</p>

      
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  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">zhiheng</span>
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